Wie kann ich Zeitreihendaten mit Matplotlib effektiv grafisch darstellen?

Plotten von Zeitreihendaten mit Matplotlib

Eine der Stärken von Matplotlib liegt in seiner Fähigkeit, Zeitreihendaten effektiv zu visualisieren. Es kann jedoch frustrierend sein, beim Versuch, die Zeit auf der X-Achse darzustellen, auf Herausforderungen zu stoßen. Lassen Sie uns diese Feinheiten angehen und eine umfassende Lösung bereitstellen.

Zeitformate und Konvertierung

Der Schlüssel zum Erschließen der Zeitreihendarstellung liegt darin, das Format Ihrer Zeitstempeldaten zu verstehen. Matplotlib erwartet Zeitwerte in numerischer Form und nicht im menschenlesbaren Format (HH:MM:SS.mmmmmm). Damit alles funktioniert, müssen Sie Ihre Zeitstempel mit datetime.strptime in Pythondatetime-Objekte konvertieren.

Numerische Darstellung mit date2num

Mit Ihren Zeitstempeln im Datetime-Format, Der nächste Schritt besteht darin, sie in die Sprache zu übersetzen, die Matplotlib versteht. Hier kommt date2num ins Spiel. Es wandelt Datum/Uhrzeit-Objekte in eine numerische Darstellung um, die für das Matplotlib-Plotten optimiert ist.

Plotten mit plot_date

Zum Schluss zeichnen wir unsere Zeitreihendaten. Matplotlib stellt eine Funktion namens plot_date bereit, die explizit für diese Aufgabe entwickelt wurde. Es werden zwei Argumente benötigt: Datumsangaben (generiert aus unseren Datetime-Objekten) und Y-Werte (die Gleitkommazahlen, die Sie darstellen möchten).

Code-Demonstration

Hier Ein einfacher Codeausschnitt zur Veranschaulichung des Prozesses:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates
from datetime import datetime

x_values = [datetime(2021, 11, 18, 12), datetime(2021, 11, 18, 14), datetime(2021, 11, 18, 16)]
y_values = [1.0, 3.0, 2.0]

dates = matplotlib.dates.date2num(x_values)
plt.plot_date(dates, y_values)
plt.show()

Dieser Code generiert ein Diagramm, in dem die x-Achse die Zeit im erkannten numerischen Format darstellt von Matplotlib, und die y-Achse zeigt die entsprechenden Gleitkommawerte an.

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